※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 生成AI の普及により、業務でAI エージェントを試すこと自体は珍しくなくなりました。ただし、本番運用にうまく乗せられないケースも増えています。多くの場合、その原因は、設計と運用の前提が不足したまま、AI エージェントとの「会話」だけを先に作ってしまうことにあります。 　本書は、「Copilot Studio」を用いて「業務で使えるAI エージェント」を実装するためのアーキテクチャ（構造）を整理しました。ナレッジ、会話設計、ツール連携、プロセス化、自律化、そして運用・ガバナンスまでを体系立ててまとめています。 　Copilot Studio の機能は豊富で、画面操作を覚えるだけでも一定の成果は出るでしょう。しかし、業務で「使われ続ける」ために必要なのは、エージェント設計を「型（パターン）」として整理することです。 　そこで、架空の家電メーカー「コントソ」の業務部門を業務の想定シナリオとして取り上げました。製造・需要供給・物流・アフターサポートまで業務を横断し、問い合わせ対応、保証・修理手配、配送状況確認など、現実に起こりやすい業務を想定しています。全章でこのシナリオを使って解説しており、やるべきことを短時間で把握できるよう、解説動画を各章に散りばめました。 　本書の目的は、AI エージェントの「機能」の網羅ではなく、「実装の型」を学ぶことです。ぜひ本書を通じて、各要素をどう組み合わせれば、現場で使える形で「業務を完遂する」エージェントになるのかを、再現可能な手順として身に付けてください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「ユーザー部門が自ら開発・運用を行うローコード手法」――企業が導入するシステムは、これが常識になりつつあります。本書のターゲットは、こうしたローコードの管理、運用、保守を担当する人たちです。日本国内の大手企業は、そのプラットフォームとして「Microsoft Power Platform」を採用し、全社規模での導入を推進しています。一方で、全社導入を進める上では、セキュリティやガバナンスの適切な設計が求められます。本書は、Microsoft米国本社のPower Platform製品開発チームで企業への導入を支援してきた著者が、世界中の顧客のベストプラクティスを元に執筆、そのテクニックの数々を披露します。ぜひ、ガバナンス設計プロジェクトを進める際の指針や手引きとして、メンバー全員で共有する教科書として使ってみてください。